big data und oracle bringen die logistik in bewegung
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© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 1Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH
Dortmund, 07.05.2014
Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Bild-Quelle: Web-Seite von Pasta ZARA, Artikel „So entstehen unsere Nudeln“ http://de.pastazara.com/so-entstehen-unsere-nudeln
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 2Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Welche Rolle spielt Big Data in der Logistik? Big Data repräsentiert die “industrial revolution of data“.
Quelle Abbildung: LOGISTICS TREND RADAR, Version 1: April 2013, DHL Customer Solutions & Innovation http://www.delivering-tomorrow.com
Potential: Effizienzsteigerung Customer-Experience-Verbesserung Etablierung neuer Geschäftsmodelle
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 3Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Warum Big Data? Big Data ist ein Enabler für neue Geschäftsmodelle.
Quelle: Logistik 2050, 1. Auflage Februar 2012, DHL Customer Solutions & Innovation http://www.delivering-tomorrow.com
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 4Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Warum Big Data? Big Data ist ein Enabler für neue Geschäftsmodelle.
Quelle: Logistik 2050, 1. Auflage Februar 2012, DHL Customer Solutions & Innovation http://www.delivering-tomorrow.com
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 5Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Warum Big Data? Big Data ist ein Enabler für neue Geschäftsmodelle.
Quelle: Logistik 2050, 1. Auflage Februar 2012, DHL Customer Solutions & Innovation http://www.delivering-tomorrow.com
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 6Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Big Data in der LogistikInternet of Things ist mehr als twitternde Kühlschränke.
Bild-Quelle: Web-Seite von B2B Marketing Insider, Artikel „Marketing And The Internet Of Things“ http://www.b2bmarketinginsider.com/strategy/marketing-internet-of-things
Echtzeitroutenoptimierung
Erweiterung der Geschäftsmodelle durch Betrachtung der einzelnen Sendung
Verbesserung der Ressourcenplanung
Crowd-basierte Zustellung
Predictive Maintenance
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 7Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Big Data in der LogistikWas man heute schon aus dem Internet erfahren kann.
Kundenbindungsmanagement
Service-Verbesserung und Produktinnovation
Beratung im Bereich Business Continuity
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Warum Big Data?Information ist die Währung der Zukunft.
Große Datenmengen unterschiedlicher Datenformate in hoher Geschwindigkeit
sammeln, speichern, verknüpfen, auswerten.
Bild-Quelle: : www.pixabay.de
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 9Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
An welchen Stellen müssen wir umdenken?Das alte Prinzip “Teile und hersche” wird angewendet.
Lineare Skalierbarkeit ohne Obergrenze zu verträglichen Kosten
Cluster Nodes
Verteilte Speicherung auf verschiedenen „einfachen“ Rechnern
Distributed File System
Datenvolumen
Parallele Verarbeitung Ausnutzung der Rechenleistung
Aufspaltung der Aufgabe in Teilaufgaben, die parallel & auf mehreren Rechnern ausgeführt werden
Berechnung kommt zu Daten
Geschwindigkeit
DatenvolumenAbfrage-GeschwindigkeitFormatvielfalt
Map Reduce
Strukturierte Datenablage ohne festen Schemata
Schneller, verteilter Datenspeicher mit extrem hohem Durchsatz
Nutzung von Datenbanken mit neuen Paradigmen
NoSQL
Herausforderung Ziel Lösung Beispiele
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 10Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Warum benötigt Big Data neue Architekturen?Z.B. erfordern verteilte Systeme andere Datenbanken.
CAP-Theorem: In einem verteilten System ist es unmöglich, gleichzeitig alle 3 Eigenschaften zu garantieren.
ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
Die Anforderungen an das System bestimmen die Auswahl der Architektur.
BASE (Basically Available, Soft state, Eventual Consistency)
Trusted Secure Adminsitrated
Keine festen DB-Schemata Verteilte Datenhaltung Transaktionen außerhalb der DB
All clients can find some replica of data, even in presence of failure.
AvailabilityConsistency
Partition Tolerance
All clients see the same view, even in prensence of update.
RDBMS
NoSQLNoSQL
The system property holds even if the system is partitioned.
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 11Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Wie kann eine Architektur aussehen?Taxonomie einer Big Data Architektur laut BITKOM2014
Quelle: Big-Data-Technologien –Wissen für Entscheider, Leitfaden: BITKOM 2014 http://www.bitkom.org/de/publikationen/38337_78776.aspx
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Welche Produkte gibt es auf dem Markt?
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 13Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Kann die Architektur mit Oracle bedient werden?Viele Produkte sind auf dem Markt, auch von Oracle.
Oracle Event
Processing
OracleNoSQL
DatabaseOracle Datenbank
Oracle Loader for Hadoop
Oracle SQL Connector für HDFS
ODI Application Adapter for Hadoop
Oracle Data Mining
Oracle Text Mining
Oracle Graph Analysis
Oracle SpatialReporting
Query
Oracle R Connector for Hadoop Oracle R Enterprises
In-DB Map Reduce
Oracle Endeca
Oracle Data Integrator
inMemory-Option
BI Suite
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Muß ich alle Komponenten einzeln etablieren?Es gibt integrierte Lösungen, auch von Oracle.
© OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 15Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung
Application
Speed Layer
Precompute
Views
Batch Layer
Batch Funktion
Speed Funktion
NachrichtenSensordatenProzessdatenLog-Meldungen
Serving Layer
batch view
batch view
real time view
real time view
Mer
ge
Zeitnahe Analyse neuer Daten Reduzierte Genauigkeit oder Tiefe
Bereitstellung der Ergebnisse für Queries
Effiziente, tiefe und exakte Analyse großer Datenmengen
Zeitversatz ist akzeptabel
Wie sieht eine (Beinahe-)Echtzeit-Analyse aus?Eine Lösung bietet die Lambda-Architektur.
Incoming DataData
Storage
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Application
Speed Layer
Precompute
Views
Batch Layer
Batch Funktion
Speed Funktion
NachrichtenSensordatenProzessdatenLog-Meldungen
Serving Layer
batch view
batch view
real time view
real time view
Mer
ge
Zeitnahe Analyse neuer Daten Reduzierte Genauigkeit oder Tiefe
Bereitstellung der Ergebnisse für Queries
Effiziente, tiefe und exakte Analyse großer Datenmengen
Zeitversatz ist akzeptabel
Wie sieht eine (Beinahe-)Echtzeit-Analyse aus?Eine Lösung bietet die Lambda-Architektur.
Incoming Data
Data storage
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Diskussion, Fragen & Antworten
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Kontakt
Nannette BiedermannSolution Management
Phone: +49 173 5171008eMail: nannette.biedermann@opitz-consulting.com
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